大数据技术全文(5篇)

摘要：互联网技术发展非常惊人，大量的数据产生。在云计算高速发展的今天，大数据结合数据库集群技术，提升了数据处理的效率。

关键词：大数据；数据库集群技术；分布集群

一、分布集群数据库在大数据中的应用

目前，许多数据增长率很高的大型数据库系统正被用于改善全球人类活动，如通信、社交网络、交易、银行等，分布集群数据库已成为提高数据访问速度的解决方案之一。为多种类型的用户在多个存储中组织数据访问，分布集群数据库的问题不仅在于如何管理大量的数据，而且在于如何组织分布式存储中的数据模式。智能数据组织是提高检索速度、减少磁盘I/O数量、缩短查询响应时间的最佳方法之一。基于规则的聚类是提供数据库自动聚类和数据存储模式解释的解决方案之一，基于规则的集群通过分析属性和记录上的数据库结构，将数据模式表示为规则。使用不同规则池分区的每个集群，每个规则与内部集群中的规则相似，与外部集群中的规则不同。分布集群数据库是一种有向图结构的进化优化技术，用于数据分类，在紧凑的程序中具有显著的表示能力，这源于节点的可重用性，而节点本身就是图形结构的功能。为了实现基于规则的集群，分布集群数据库可以通过分析记录来处理数据集的规则提取。分布集群数据库的图形结构由三种节点组成：起始节点、判断节点和处理节点。开始节点表示节点转换的开始位置；判断节点表示要在数据库中检查的属性。分布集群数据库规则提取的节点准备包括两个阶段：节点定义和节点排列。节点定义的目的是准备创建规则，节点排列是选择重要的节点，以便高效地提取大量规则。节点排列由以下两个顺序过程执行，第一个过程是查找模板规则，第二个过程是结合第一个过程中创建的模板生成规则。提取模板以获得数据集中经常发生的属性组合。在模板提取过程中，分布集群数据库规则提取中只使用了少数几个属性，它旨在增加获得高支持模板的可能性。与没有模板规则的方法相比，该节点排列方法具有更好的聚类结果，这两个过程中的规则生成都是通过图结构的演化来实现。

二、在线规则更新系统的应用

在线规则更新系统用于通过分析所有记录从数据集中提取规则，在大数据应用中，每个节点都有自己的节点号，描述每个节点号的节点信息。程序大小取决于节点的数量，这会影响程序创建的规则的数量。起始节点表示根据连接顺序执行的判断节点序列的起始点，开始节点的多个位置将允许一个人提取各种规则。判断节点表示数据集的属性，显示属性索引。在大数据应用环节，从每个起始节点开始的节点序列用虚线a、b和c表示，节点序列流动，直到支持判断节点的下一个组合不满足阈值。在节点序列中，如果具有已出现在上一个节点序列，将跳过这些节点。在更新每个集群中的规则时，重要的是要找到与最新数据不匹配的属性。因此，规则更新中要考虑的属性由以下过程确定。当计算集群中每个属性和数据之间的轮廓值时，阈值设置为0.85，只有轮廓值低于0.85的属性。将为规则更新过程中的判断节点的属性选择。一些数据的库存值和权重值低于0.85，因此这些值不包括在国民生产总值的规则更新中。在线规则更新系统中包含用于更新规则的属性，每个集群都具有属性的主要值，这些属性是集群质量的锚定点，进而影响轮廓值。在线规则更新系统应用中，完成主要的规则提取过程，这是一个标准的规则提取，在线规则更新系统考虑到数据集中的所有属性。执行该过程，对初始数据集进行初始集群；改善规则更新过程，仅对轮廓值低于阈值的数据执行。

三、大规模并行处理技术的应用

摘要：审计作为我国以及我党监督管理的关键组成之一，在保障国家经济秩序、提升财政资金使用效率、推动政府廉政建设、维护经济社会健康发展等方面，都具有重要作用。大数据时代的到来也推动着审计创新，运用大数据分析科技是实现审计事业全面覆盖目标的需要，而大数据分析审计工程则是影响中国审计事业未来发展方向的核心。

关键词：大数据；审计技术；技术分析

审计制度作为保证我国开展民主治国的根本制度，是我国依法使用权力约束的重要体系。审计制度的本质是我国管理体系内存在的一种内生制度，其具有防范、预防、抵御的免疫管理体系，其核心任务为健全民主制度，完善审计管理，推动我国社会经济健康运行与科学发展，进而更好地维护广大民众的切身利益，更是国管理的重要组成部分，故需完善大数据时代下的审计工作。

一、大数据分析审计方法和电子数据审核方式对比

电子数据审计的数据挖掘技术，主要依靠统计分析模块进行审计疑点发现和审计线索发现。通常，统计分析流程主要分为信息收集、清理、汇总、挖掘和可视化。传统环境下，常用方式包括账表分类、大数据搜索、数据分析、审计抽样和数值分析等。而在该类统计分析方式中，如Excel、Oracle、AO、ACL、IDEA等，作为主要的审计软件而被普遍采用。在大数据分析时代的会计活动往往包括国民经济运行中的所有大数据分析，而这种大数据分析常跨行业、跨领域，即具备了大量、多样、高价值、低密度等的大数据特点。根据资料类型对其进行分析，不难发现包含数据以及半结构化数据，其中涵盖照片、视频、文档等非数据内容。根据各个数据的实际来源对其进行分析后，可以发现单位内进行审计的相关数据信息以及资料，这些资料包括企业公开的信息。从目标入手，能够发现会计目标逐渐成为发现线索、评价风险、关注绩效的内容。审计工作不仅关系到企业违法违规的情况，还要求一旦发现企业制度存在的问题，需及时评估企业的内部控制风险，借助社会经济以及大数据技术，收集更多的信息内容，并对其展开分析，充分了解企业的发展情况，随后分析企业发展的趋势以及规律。此时，能够为企业以及国家提供更多的数据，随后制定合理的干预措施，便于企业做出决策。因此，大数据下的企业审计工作，具有收集、保存、管理、分析等多个功能，且在可视化的特点下，需明确其与传统方法的显著不同。所以，企业需明确大数据时代下，传统审计与电子审计方式之间的主要区别。

二、大数据审计采集技术

企业使用电子技术收集数据，直接关系到企业内审计工作的准确性，企业是否可以获得精准的数据内容，是决定企业能否开展下一步数据分析的关键。所以，企业在收集各个模型以及理论的基础上，可以发现采用大数据审计的关键如下：首先，电子数据的收集以及转换相关技术。其次，已经收集数据的完整性以及有效性。企业在收集数据的过程中，需明确研究重点为根据特定的领域、来源数据，制定具有针对性的收集以及处理形式。数据完整度以及有效性的检验，主要是根据当前审计的目标，并根据详细的审计标准以及规范，通过分析审计数据与准则的符合性，可以有效评价远程数据和本地数据的完整性与有效性。

摘要：文章针对数据科学与大数据技术专业建设面临的挑战，基于数字经济发展对大数据人才的行业产业需求调研，分析大数据人才就业方向与岗位要求，遵循OBE理念的反向设计、正向实施原理，从培养目标、毕业要求、课程体系及实施评价等方面阐述财经高校如何基于OBE理念开展数据科学与大数据技术专业建设。

关键词：OBE；大数据；专业建设；财经高校

当今社会，大数据爆发性增长，正在掀起一场产业革命，对经济发展、社会治理和人民生活产生着重大影响，成为国家、社会、企业及个人关注和投入的新焦点。在国家大数据战略和数字经济发展驱动下，2016-2021年，全国分六批共有670余所高校获批数据科学与大数据技术本科专业，主要培养具备大数据采集、处理、分析与应用能力的复合型人才，其专业建设对于满足数字经济时代行业产业发展对大数据人才的需求具有重要意义。为办好这一新兴本科专业，高校教研人员围绕培养方案制定、课程体系设计、师资队伍建设、学生实践能力训练等内容进行了探讨[1-4]。数据科学与大数据技术专业是一门融合多学科知识的交叉专业，高校如何根据现有办学基础和特色，遵循基于成果产出的教育（Outcome-basedEducation，OBE）理念，明确培养目标定位，构建个性化培养方案和课程体系，将专业特色体现为被培养者所具备的知识、能力和素质要求，以适应数字经济发展对大数据人才的需要，还需进一步深入探讨。本文基于OBE理念，从培养目标、毕业要求、课程体系与考核评价等方面，探讨财经高校的数据科学与大数据技术专业建设之路。

一、专业建设面临的挑战

作为一门融合多学科知识的新兴专业，高校往往基于原有专业基础和条件来建设数据科学与大数据技术专业，规划不同的办学方向和特色。虽然原有基础和条件为新专业建设提供了资源支持和参考借鉴，但新专业建设还面临以下问题和挑战：

1.培养目标定位“换汤不换药”。作为多学科融合交叉专业，高校开设数据科学与大数据技术专业，多基于现有计算机科学与技术、统计学、应用数学或管理学相关专业的办学基础和师资队伍。现有办学基础虽然为新专业建设提供了参考借鉴，但也使得新专业的培养目标和特色定位容易出现与原有专业交叉重复和含糊不清的问题，不能与时代发展和社会需求相适应，导致学生培养思路不清晰，出现培养目标定位“换汤不换药”的现象。

2.课程体系设计“泛而不精”。数据科学与大数据技术专业学生培养，既要求掌握计算机科学与技术基础，又要学习数学与统计学相关知识，还需具备一定的专业化行业知识，即基础知识要求高、数据分析能力要求强、行业知识范围要求广。高校在设计课程体系时往往会兼顾到不同学科知识，但很难理清不同学科知识之间的相关关系和层次脉络，导致课程设置存在“泛而不精”的问题，使得学生只是停留在知识学习层面，不能融会贯通，综合运用能力较差。

摘要：随着科技的不断发展和进步，大数据技术已渗透到人们生活和工作中，随之数据库的相关概念被提出。数据库中的数据可以根据自身特性，通过信息技术进行规则地、有序地排列组合，不但可以长期保存在电脑中，还可以实现数据共享。基于此，笔者首先对数据库技术进行了概述，其次分析了大数据时代背景下数据库技术的应用现状，再次阐述了大数据时代背景下的数据库技术特点，最后提出了数据库技术的应用对策和手段。

关键词：大数据；数据库技术；数据标签

1引言

数据库技术主要是通过相关的技术措施对信息数据进行有效的存储管理、优化数据结构、设计数据管理模式等。另外，数据库技术还可以对库里的数据进行科学合理的整合分析，挖掘数据的真实性和实用性，找出不同数据之间的联系，这也是当前社会发展的实际需求，对于现代信息技术的发展起着十分重要的作用和意义。

2数据库技术简介

随着大数据技术的不断改革完善，作为近年来兴起的新型技术，它在一定程度上是随着云计算的出现而发展的。立足于云计算的相关技术，对人们生活和工作中产生的大量数据进行综合处理，结合计算机技术、网络通信技术、数据库技术等，有效推动社会经济的稳步发展。数据库技术在推广和普及过程中，主要是以计算机信息技术为载体，充分结合传统数据信息处理技术和互联网技术，对社会中的生产要素和业务要素进行及时有效的分析和更新，调整社会中现有的业务结构和发展模式，从而有效实现经济转型。

3大数据时代背景下数据库技术的应用现状

摘要：通过围绕计算机数据信息处理的任务，借助于后台服务器、数据库、存储单元等硬件设施，以及Hadoop文件系统架构、SOA服务体系、HDFS分布式存储等大数据技术，进行计算机数据信息处理系统的建构，提供虚拟机资源调度、分布式数据计算、任务处理等服务，来完成海量化数据资源的搜集、处理与存储。

关键词：大数据；信息数据处理；网络架构

1大数据技术的主要内容概述

当前常用的大数据技术，包括Hadoop文件系统架构、SOA服务体系、HDFS分布式存储等。其中Hadoop分布式数据处理架构，属于大数据云计算系统的平台即服务层，包括Collect（汇总）、Map（映射）、Reduce（归约）等组成部分，主要秉持着先进先出的动态化任务调度理念。针对已搜集的海量化数据信息，利用Map映射函数建立两组数据的映射规则，并向多个主节点、从节点的任务处理需求，动态分配虚拟主机，实现某一数据类型的映射、归约操作。之后SOA服务体系为面向服务的组件模型，通常包含服务工作流、服务接口、服务注册、服务访问和服务查找等组件。该服务架构通过TCP/IP网络通信协议、定义的I/O接口，将某一应用程序的多个功能服务单元进行连接，并将多个分布式的服务组件进行封装，为用户提供需要的Web数据发送与接收、业务处理等的服务[1]。最后，HDFS分布式存储是以分布式形式，对互联网中海量化的数据信息作出存储，主要包括数据资源管理、存储等节点。HDFS的存储单元为每个数据块（block），而数据节点（DataNode）、元数据节点（Namenode）负责数据信息的写入和读出，其中数据块的单个最小存储单位是64Mbits。在HDFS文件系统HDFS框架的中心服务器，收到外部客户端的数据访问请求后，可以通过数据节点、元数据节点对数据访问、目录创建和数据存储等作出控制，实现对不同数据资源的处理与存储。

2大数据计算机信息处理的多层网络架构

基于大数据及云计算技术的计算机信息处理系统，通常为包含基础硬件设备、资源虚拟化硬件、用户与映像管理、SOA服务体系的多层网络架构，不同层级分别负责不同的硬件支持、任务响应、数据处理与存储工作[2]。1）硬件设施资源层。物理资源层为多层网络架构的最底层，包括计算机、后台服务器、数据库、存储器和网络交换机等硬件设备，不同设备之间经由定义的I/O接口进行连接，来为网络资源虚拟化池、虚拟化计算机的建构提供支持。2）资源虚拟化层。资源虚拟化层是依托于后台服务器，对多台计算机主机、数据信息服务硬件等进行虚拟化，该层级存在网络资源池、数据资源池、存储与计算资源池等组成部分。在任务管理中间层收到前端用户，发送的web网络访问、数据处理与存储请求后，会充分借助资源虚拟化层的分布式虚拟硬件，为不同用户任务执行匹配合适的虚拟化硬件资源。3）映像与用户管理层。映像与用户管理层是负责不同数据之间映像、映射规则建立，以及用户权限、任务请求管理的层级。其中用户管理包括用户身份、用户许可、用户请求等的管理模块；映像管理包括映像创建、映像部署、映像库管理和映像周期管理等组成模块，负责对后台服务器端搜集的数据信息，建立起两组数据的映射规则，并作出映像周期的合理控制[3]。4）SOA服务体系层。SOA体系是是一种精确定义接口、松耦合的服务架构，包含服务工作流、服务接口、服务注册、服务访问和服务查找等组件结构。多种服务组件为即插即用的排布方式，也即可以先进行用户安全检查、再作服务处理与管理，也可以按相反顺序执行服务，多种服务执行有明确的接口定义、业务代码。

3计算机数据信息处理涉及到的大数据关键技术